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文字轉語音 (TTS) 數據解決方案具有多種優勢。但是，它們的實施需要提供準確且廣泛的數據集。在 Shaip，我們使用專家策劃的文字轉語音資料集，它可以幫助您建立涵蓋全球語言的高級 TTS 解決方案。
大型語言模型 (LLM) 為建立高品質資料集提供了基礎，並確保它們隨後用於建立支援 NLP 的生成 AI 模型。在數據驅動的世界中，正確的培訓數據對於各種形式的成功至關重要。
使用法學碩士建立高品質資料集是一種變革性方法，它將語言模型的強大功能與傳統資料集創建技術相結合。透過利用法學碩士進行資料獲取、預處理、增強、標記和評估，研究人員可以更有效地建立強大且多樣化的資料集。
我們的標籤服務可確保您的演算法接受最精確的資料集的訓練，以獲得無縫的搜尋體驗。憑藉嚴密的品質和驗證協議，我們將人類部署在一個旨在讓人工智慧變得更好的生態系統中。
由於客製化的語音命令資料集，人工智慧模型可以更有效地理解上下文，提高互動的直覺性和人性化。透過添加特定領域的命令、地區口音和行業特定術語，人工智慧可以更好地識別並做出正確反應。
保持領先地位的最佳方法之一是隨時了解法學碩士領域的最新進展和發展。這對於網路安全尤其重要。您對主題的理解越廣泛，您可以想出更多的指標和技術來監控您的模型。
如果您正在尋找高品質的資料集來訓練您的模型，我們建議您與我們聯繫以討論您的範圍。無論需求規模如何，我們都將開始為您的願景採購和提供高品質的客製化語音命令資料集。
Shaip 代表著一支才華橫溢的專家團隊，他們對人工智慧及其應用如何改變您的組織擁有豐富的知識。利用我們對人工智慧的理解，特別是文字轉語音功能，基於準確和廣泛的數據建立人工智慧程序，使您能夠個性化人工智慧的使用並獲得最佳結果。
只要公司了解人工智慧的實施方式，人工智慧就會為保險業帶來一些全面的優勢。如果索賠處理、保費設定和損壞檢測等任務簡化，它還可以幫助客戶服務，並提高整體滿意度。
資料去識別化對於保護醫療保健中的個人識別資訊至關重要，符合 HIPAA 和 GDPR 等監管要求。這些特色工具包括 IBM InfoSphere Optim、Google Healthcare API、AWS Comprehend Medical、Shaip 和 Private-AI，為有效的資料脫敏提供了多種解決方案。
生成式人工智慧具有一些強大的特性和功能，可以徹底改變客戶服務支援系統。如果生成式人工智慧能夠及時解決客戶的問題，它還可以取代代理商成為第一響應者，並像人類一樣與客戶溝通。
資料去識別化是確保保護未經授權的存取和非法使用個人資料的關鍵程序。對於醫療保健資料尤其重要，此流程可確保除與資料密切相關的人員之外的個人手中不會有任何個人識別資訊。
對話式和生成式人工智慧正在以獨特的方式改變我們的世界。 對話式人工智慧使與機器的對話變得簡單而有用，從而改善客戶支援和醫療保健服務。 另一方面，生成式人工智慧是一個創造性的動力來源。 它在藝術、音樂等方面發明了新的原創內容。 了解這些人工智慧類型是明智商業、道德和創新決策的關鍵。
生成式人工智慧正在重塑銀行和金融服務的格局，提高效率，增強安全性，並為客戶和機構提供個人化體驗。 隨著科技的不斷進步，其對金融業的影響可能會越來越大，從而迎來創新和優化的新時代。
自然語言處理 (NLP) 在醫療保健和製藥行業的應用在很大程度上是基於對非結構化資料的分析。 借助相關信息，醫療機構可以發揮多種優勢，為患者提供更好的醫療服務。
未來幾年，用戶生成內容的數量和頻率將會增加。 如今，客戶可以使用創新工具，了解有關品牌的一切。 如果與現有客戶、新客戶和潛在客戶的互動對於品牌至關重要，那麼監控和調整內容對於塑造正面形象至關重要。
自然語言處理（NLP）在所有行業中掀起了一場資訊提取和分析革命。 這項技術的多功能性也在不斷發展，以提供更好的解決方案和新應用。 NLP在金融領域的應用並不限於我們上述的應用。 隨著時間的推移，我們可以使用這項技術及其技巧來完成更複雜的任務和操作。
人工智慧在醫療保健領域應用的核心是數據及其正確分析。 利用醫療保健專業人員提供的這些數據和信息，人工智慧工具和技術能夠在診斷、治療、預測、處方和成像方面提供更好的醫療保健解決方案。
命名實體識別是一項重要技術，為高階機器理解文字鋪平了道路。 雖然開源資料集各有優缺點，但它們對於訓練和微調 NER 模型很有幫助。 合理選擇和運用這些資源可以顯著提升NLP計畫的成果。
生成式人工智慧是一個令人興奮的前沿領域，它正在重新定義技術和創造力的界限。 從生成類似人類的文字到創建逼真的圖像、增強程式碼開發，甚至模擬獨特的音訊輸出，其現實世界的應用程式既多樣化又具有變革性。
Shaip 在提供對人工智能和機器學習 (ML) 模型至關重要的一流醫療保健和醫療數據方面處於領先地位。 如果您正在開展醫療保健人工智能項目或需要特定的醫療數據，Shaip 是完美的合作夥伴。
正如我們在上述示例中探討的那樣，情緒分析在從客戶服務到政治的各種應用中具有巨大的潛力。 它使組織能夠釋放主觀數據的力量，並將非結構化文本轉化為可操作的見解。
醫療保健中自然語言處理的用例是巨大的和變革性的。 通過利用人工智能、機器學習和對話式人工智能的力量，NLP 正在徹底改變醫療保健專業人員處理患者護理的方式。 它使醫療工作流程更加高效，並改善了患者的整體治療效果。
總而言之，醫療保健領域充滿了渴望再次改變世界各地人民生活的患者和醫生。 訪問大數據集是一種方式 人工智能將繼續證明自己是醫學的未來。 隨著我們朝著每個人日益互聯的未來邁進，研究人員和開發人員都應該利用這些獨特的數據集來提高我們對臨床試驗和患者護理的理解。
未來五年將帶來更精簡的 AI 體驗、增強這些交互的安全功能等。 未來幾年的對話式 AI 趨勢將比以往任何時候都更加光明和更容易獲得。
這些變化正在進行中，將帶來更可靠、更有利可圖的未來，從而提供更好的用戶體驗。 有了這些變化，再加上從其他公司的錯誤中吸取教訓的能力，BFSI 行業將繼續快速朝著使用面部識別的方向前進——對所有相關機構來說，這是一個更有效、更安全的最終目標。
語音搜索是一個新興的技術領域。 隨著它在人工智能、自然語言處理和機器學習方面的能力越來越強，它正在緩慢但肯定地取得巨大進步。 現在存在的人工智能類型是沒有感覺的； 這些語音助手是讓我們的生活更美好、更簡單、更高效的工具。
語音識別技術可能會以多種方式徹底改變醫療保健行業。 通過實現更快、更準確的文檔記錄、降低錯誤風險並提高患者參與度，語音識別技術可以幫助醫療保健提供者提供更優質的護理。
銀行在實施人工智能技術時將獲得積極的體驗。 這是基於對已經在其業務流程中使用人工智能的公司的採訪。 只要建立保障措施以確保客戶數據安全和可自動監管的道德標準，銀行就應該在其係統中實施人工智能。
機器學習對呼叫中心市場的影響是真實且可衡量的。 實時數據捕獲和機器學習已經結合，以實現更高效的呼叫中心。 此外，基於語音的解決方案在整個北美地區有所增加，並繼續在全球範圍內傳播。
語音識別技術在醫療保健中變得越來越重要，醫生和護士越來越依賴它來處理他們的許多專業職責。 雖然在我們看到這項技術在醫院、臨床環境和醫生辦公室廣泛使用之前，仍有許多問題需要解決，但早期跡象表明前景廣闊。
視頻註釋技術旨在確保零售 AI 系統和客戶的安全。 視頻註釋軟件是實現這一目標的好方法，它可以讓人們在零售環境中目睹可疑情況時快速輕鬆地向當局發出警報； 幫助 AI 系統從過去的經驗中學習，以便他們可以調整自己的反應，以便更好地了解什麼是正常行為。
面部識別的用例在存儲和檢索數據時可以創造奇蹟，但它們也帶來了一個有趣的道德困境。 使用這樣的技術有意義嗎？ 有些人認為答案是否定的，尤其是在面部識別侵犯隱私方面。 其他人引用了這些新工具的使用，這就是為什麼您可能不想不惜一切代價避免使用這項技術的原因。
自定義喚醒詞可以幫助您的品牌個性化並使其從競爭對手中脫穎而出。 選擇自定義喚醒詞時需要考慮很多因素。 但是，如果您想在當今競爭激烈的商業世界中脫穎而出，那麼付出額外的努力來確保您的語音助手聽起來獨一無二是值得的。
新的語音技術進步將繼續存在。 它們只會越來越受歡迎，現在正是引領潮流並開始為駕駛員創造創新語音體驗的最佳時機。 隨著汽車製造商將語音識別集成到他們的汽車中，這為該技術及其用戶開闢了一個充滿可能性的新世界。
很明顯，食品人工智能將對我們的飲食方式產生巨大影響。 從快餐連鎖店轉向更多可定制的菜單，到一系列新的、創新的餐廳，技術有無數的機會來簡化我們的飲食體驗和提高我們的食物質量。 隨著人工智能和機器學習算法的進步，我們可以期待智能食品 AI 對我們的健康和食品系統的整體生態影響產生積極影響。
保險業歷來對技術進步持保守態度，對採用新技術猶豫不決。 然而，時代在變，人工智能（AI）越來越受到保險公司的關注，他們開始意識到人工智能在其運營中可以發揮的重要作用。
銀行業務不再像過去那樣。 我們大多數人都需要快速、高效、完美無瑕的銀行服務，這些服務既方便又可靠，最重要的是。 只有轉向可以提供這些東西的數字銀行渠道才有意義。 事實證明，人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 驅動的虛擬助手可以做到這一點。
您是否曾經不得不將重要的電子郵件翻譯成另一種語言？ 如果是這樣，知道某人的電子郵件回复服務無法快速為您翻譯您的電子郵件，您會感到沮喪。 如果溝通是任何組織的關鍵，這可能會特別令人沮喪。
嘿 Siri，你能在我這裡搜索一篇介紹對話式 AI 熱門趨勢的好博文嗎？ 或者，Alexa，你能不能簡單地給我播放一首歌，讓我從平凡的日常任務中解脫出來。 嗯，這些不僅僅是修辭，而是標準的客廳討論，驗證了一個稱為對話人工智能的概念的整體影響。
OCR 或光學字符識別是一種閱讀和理解文檔的有趣方式。 但為什麼它甚至有意義？ 讓我們來了解一下。 但在我們繼續之前，我們需要了解一個不太常見的機器學習術語：RPA（機器人流程自動化）。
鐵的事實是，您收集的訓練數據的質量決定了您的語音識別模型甚至設備的質量。 因此，有必要與經驗豐富的數據供應商聯繫，以幫助您輕鬆完成整個過程，尤其是在訓練模型或相關算法需要收集、註釋和其他熟練策略時。
注入機器的能力——使它們能夠以最人性化的方式進行交互——具有不同的高度。 然而，問題仍然存在，對話式人工智能如何實時工作，以及什麼樣的技術正在為其存在提供動力。
當我們談論光學字符識別 (OCR) 時，它是人工智能 (AI) 的一個領域，專門與計算機視覺和模式識別相關。 OCR 是指從圖像、pdf、手寫筆記和掃描文檔等多種數據格式中提取信息並將其轉換為數字格式以進行進一步處理的過程。
自然語言處理是人工智能的一個子領域，能夠分解人類語言並將其原理提供給智能模型。 您是否計劃將 NLP 用作您的模型訓練技術？ 繼續閱讀以了解解決這些挑戰的挑戰和解決方案。
最重要的是，對話式 AI 使用機器學習數據集不斷從以前的經驗中學習，以提供實時洞察力和出色的客戶服務。 此外，對話式人工智能不僅可以手動理解和響應我們的查詢，還可以連接到其他人工智能技術，如搜索和視覺，以快速跟踪流程。
人工智能使機器更智能，時期！ 然而，他們這樣做的方式與相關的垂直領域一樣不同且有趣。 例如，如果您要設計和開發詼諧的聊天機器人和數字助理，自然語言處理之類的東西就會派上用場。 同樣，如果您想讓保險行業對用戶更加透明和包容，計算機視覺是您必須關注的 AI 子領域。
機器可以通過簡單地掃描面部來檢測情緒嗎？ 好消息是他們可以。 而壞消息是，市場在成為主流之前還有很長的路要走。 然而，障礙和採用挑戰並沒有阻止人工智能佈道者將“情緒檢測”放在人工智能地圖上——相當積極。
計算機視覺不像自然語言處理等其他人工智能應用程序那樣廣泛。 然而，它正在慢慢上升，使 2022 年成為大規模採用的激動人心的一年。 以下是一些流行的計算機視覺潛力（主要是領域），預計企業將在 2022 年更好地探索這些潛力。
世界各地的企業正在從紙質文檔過渡到數字數據處理。 但是，什麼是 OCR？ 它是如何工作的？ 在哪些業務流程中可以利用它來發揮其優勢？ 讓我們深入研究這篇文章，了解 OCR 帶來的好處。
答案是自動語音識別 (ASR)。 將口語轉化為書面形式是一個巨大的進步。 自動語音識別 (ASR) 是一種趨勢，將在 2022 年引起轟動。語音助手的增長得益於內置語音助手智能手機和 Alexa 等智能語音設備。
您是否正在尋找最佳人工智能模型背後的大腦？ 好吧，向數據註釋者鞠躬。 儘管數據註釋在準備與每個 AI 驅動的垂直領域相關的資源方面處於中心位置，但我們仍將探索這個概念並從醫療保健 AI 的角度了解更多關於標籤主角的信息。
如果購物者在結賬時只通過代表一張臉而不是任何卡或錢包來支付賬單，您是否覺得這很有趣？ 面部識別允許零售商根據他們過去的購買來分析購物者的情緒和偏好。
隨著全球數字支付的興起，金融機構如何確保最大的銷售轉化率和支付接受度，以及最小化風險敞口？ 聽起來很嚇人？ 在高度依賴數據處理和信息保持邊緣優勢並了解客戶的自然細微差別以提供及時解決方案的金融行業中，需要人工智能相關技術。
作為人工智能的一個分支，NLP 就是讓機器對人類語言做出響應。 談到它的技術方面，NLP 非常恰當地使用計算機科學、語言學、算法和整體語言結構來使機器變得智能。 主動和直觀的機器，無論何時建成，都可以從語音甚至文本中提取、分析和理解真正的含義和上下文。
這就是醫學圖像註釋可以發揮作用的地方，因為它有效地將必要的知識傳授給人工智能驅動的醫學診斷設置，以促進準確的計算機視覺的存在，作為基礎模型開發技術。
人工智能不需要成為一個嚴峻的話題來討論。 人工智能充滿了成為未來幾年最具變革性工具的可能性，它正在迅速轉變為一種輔助資源，而不是作為一種壓倒性的技術繼續前進。
您是否了解使機器學習模型具有整體性、直觀性和影響力所涉及的技術細節？ 如果不是，您首先需要了解每個過程是如何大致分為三個階段，即樂趣、功能和技巧。 “Finesse”涉及通過首先使用相關編程語言開發複雜程序來將 ML 算法訓練至完美，而“Fun”部分則是通過為客戶提供具有洞察力和智能的有趣產品來讓客戶滿意。
數據標記並不是那麼困難，從來沒有組織說過！ 但是，儘管一路上充滿挑戰，但很少有人了解手頭任務的嚴格性質。 標記數據集，特別是使它們適用於 AI 和機器學習模型，需要多年的經驗和實踐的可信度。 最重要的是，數據標記不是一維方法，並且會根據工作中的模型類型而有所不同。
簡單來說，文本註釋就是對特定文檔、數字文件甚至相關內容進行標記。 一旦這些資源被標記或標記，它們就變得可以理解並且可以被機器學習算法部署以將模型訓練到完美。
隨著時間的推移，金融服務已經發生了變化。 移動支付、個人銀行解決方案、更好的信用監控和其他金融模式的激增進一步確保了有關貨幣包容性的領域與幾年前不同。 2021 年，不僅僅是“金融”或金融，而是所有具有顛覆性金融技術的“金融科技”，它們的存在將改變客戶體驗、相關組織的運作方式，或者確切地說是整個財政領域。
如今，人工智能似乎更像是營銷術語。 您現在所知道的每家公司、初創公司或企業都以“人工智能驅動”一詞作為其 USP 來推廣其產品和服務。 誠然，人工智能在當今似乎是不可避免的。 如果您注意到，您身邊幾乎所有的東西都是由 AI 驅動的。 從 Netflix 上的推薦引擎和約會應用程序中的算法，到醫療保健領域中幫助腫瘤學的一些最複雜的實體，人工智能是當今一切事物的支點。
人工智能 (AI) 雄心勃勃，對人類的進步非常有益。 尤其是在醫療保健等領域，人工智能正在為我們處理疾病診斷、治療、患者護理和患者監測的方式帶來顯著變化。 不要忘記開發新藥所涉及的研究和開發、發現問題和潛在疾病的新方法等等。
醫療保健作為一個垂直行業，從來都不是一成不變的。 但是，它從來沒有像現在這樣動態，不同的醫學見解匯合在一起，讓我們無生命地盯著成堆的非結構化數據。 老實說，龐大的數據量甚至不再是問題。 這是一個現實，到 2,000 年底甚至超過了 2020 Exabyte 大關。
每次您的 GPS 導航系統要求您繞行以避開交通時，請意識到經過數百小時的訓練後才能獲得如此精確的分析和結果。 每當您的 Google Lens 應用準確識別對像或產品時，請了解其 AI（人工智能）模塊處理了數以千計的圖像以進行準確識別。
現在整個星球都在線並相互連接，我們共同產生了不可估量的數據。 一個行業、一個企業、一個細分市場或任何其他實體會將數據視為一個單一的單元。 儘管如此，就個人而言，數據最好稱為我們的數字足跡。
高質量的數據轉化為成功案例，而糟糕的數據質量則是一個很好的案例研究。 一些關於 AI 功能的最有影響力的案例研究源於缺乏高質量的數據集。 雖然公司都對他們的人工智能企業和產品感到興奮和雄心勃勃，但這種興奮並沒有反映在數據收集和培訓實踐上。 由於更多地關注產出而不是培訓，一些企業最終推遲了上市時間，失去了資金，甚至永久關閉了百葉窗。
註釋或標記生成的數據的過程，這允許機器學習和人工智能算法有效地識別每種數據類型並決定從中學習什麼以及如何處理它。 每個數據集的定義或標記越明確，算法處理它以獲得優化結果的效果就越好。
Alexa，我附近有壽司店嗎？ 通常，我們經常向我們的虛擬助手提出開放式問題。 考慮到這是我們習慣於說話和互動的方式，向人類同胞提出這樣的問題是可以理解的。 然而，對一個幾乎不了解語言和復雜對話的機器用口語問一個非常隨意的問題沒有任何意義，對吧？
好吧，在每一個如此令人驚訝的事件背後，都有一些正在行動的概念，例如人工智能、機器學習，最重要的是，NLP（自然語言處理）。 我們最近的最大突破之一是 NLP，機器正在逐漸進化以了解人類如何交談、表達、理解、響應、分析甚至模仿人類對話和情感驅動的行為。 這個概念對聊天機器人、文本到語音工具、語音識別、虛擬助手等的開發產生了很大的影響。
儘管是 1950 年代引入的概念，但人工智能 (AI) 直到幾年前才成為家喻戶曉的名字。 AI 的演進是漸進式的，用了將近 6 年的時間才提供了它今天所做的瘋狂特性和功能。 由於硬件外圍設備、技術基礎設施、雲計算、數據存儲和處理系統（大數據和分析）等相關概念的同步發展、互聯網的滲透和商業化等，所有這一切都成為可能。 所有的一切都導致了技術時間表的這個驚人階段，在這個階段，人工智能和機器學習 (ML) 不僅為創新提供動力，而且也成為不可避免的概念。
迄今為止，關於為業務和運營目的部署人工智能的所有對話和討論都只是膚淺的。 一些人談論實施它們的好處，而另一些人則討論 AI 模塊如何將生產力提高 40%。 但我們很難解決將它們納入我們的業務目的所涉及的真正挑戰。
很難想像在沒有人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 等技術的情況下對抗全球流行病。 全球 Covid-19 病例呈指數級上升，導致許多衛生基礎設施癱瘓。 然而，機構、政府和組織能夠在先進技術的幫助下進行反擊。 人工智能和機器學習曾經被視為提升生活方式和生產力的奢侈品，但由於其無數的應用，它們已成為抗擊 Covid 的救命稻草。
在您甚至計劃採購數據之前，這是確定應該在 AI 訓練數據上花費多少的最重要考慮因素之一。 在本文中，我們將為您提供有關為 AI 訓練數據制定有效預算的見解。
Shaip 是一個在線平台，專注於醫療保健 AI 數據解決方案，並提供旨在幫助構建 AI 模型的許可醫療保健數據。 它提供基於文本的患者病歷和索賠數據、音頻（例如醫生錄音或患者/醫生對話）以及 X 射線、CT 掃描和 MRI 結果形式的圖像和視頻。
數據是開發人工智能算法的最重要元素之一。 請記住，僅僅因為數據的生成速度比以往任何時候都快，並不意味著正確的數據很容易獲得。 低質量、有偏見或註釋不正確的數據可以（充其量）增加另一個步驟。 這些額外的步驟會減慢您的速度，因為數據科學和開發團隊必須在通往功能性應用程序的過程中完成這些步驟。
關於人工智能改變醫療保健行業的潛力已經取得了很多成果，這是有充分理由的。 複雜的人工智能平台由數據推動，醫療機構擁有大量數據。 那麼，為什麼該行業在人工智能採用方面落後於其他行業？ 這是一個多方面的問題，有許多可能的答案。 然而，所有這些無疑都會突出一個障礙：大量非結構化數據。
但是，看起來很簡單，就像其他復雜的AI系統一樣，開發和部署很繁瑣。 在設備識別出您捕獲的圖像並由機器學習（ML）模塊進行處理之前，數據註釋者或其中的一個團隊將花費數千小時對數據進行註釋，以使機器可以理解它們。
在這個特邀嘉賓中，Shaip 的首席執行官兼聯合創始人 Vatsal Ghiya 探討了他認為將使數據驅動的人工智能在未來充分發揮其潛力的三個因素：構建創新算法所需的人才和資源、大量數據來準確訓練這些算法，並擁有足夠的處理能力來有效地挖掘這些數據。 Vatsal 是一位連續創業者，在醫療 AI 軟件和服務方面擁有 20 多年的經驗。 Shaip 能夠為擁有最苛刻機器學習和人工智能計劃的公司按需擴展其平台、流程和人員。
人工智能 (AI) 系統中的過程是進化的。 與市場上的其他產品、服務或系統不同，人工智能模型不提供即時用例或立即 100% 準確的結果。 結果隨著對相關和質量數據的更多處理而發展。 這就像嬰兒如何學習說話或音樂家如何從學習前五個主要和弦開始，然後在它們的基礎上進行構建。 成就不會在一夜之間解鎖，但為了卓越而不斷進行培訓。
每當我們談論人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 時，我們立即想到的是強大的科技公司、方便和未來派的解決方案、花哨的自動駕駛汽車，以及基本上所有在美學、創造性和智力上令人愉悅的事物。 幾乎無法向人們投射的是 AI 提供的所有便利和生活方式體驗背後的真實世界。
獨家專訪，業務主管 Utsav - Shaip 與執行編輯 Sunil，My Startup 進行互動，向他介紹 Shaip 如何通過其對話式 AI 和醫療保健 AI 產品解決未來問題來改善人類生活。 他進一步闡述了人工智能、機器學習將如何徹底改變我們開展業務的方式，以及 Shaip 將如何為下一代技術的發展做出貢獻。
人工智能 (AI) 正在通過更好的電影推薦、餐廳推薦、通過聊天機器人解決衝突等來改善我們的生活方式。 人工智能的力量、潛力和能力正越來越多地在各行各業和沒人想到的領域得到充分利用。 事實上，人工智能正在醫療保健、零售、銀行、刑事司法、監控、招聘、修復工資差距等領域得到探索和實施。
我們都見過當 AI 開發出錯時會發生什麼。 以亞馬遜嘗試創建一個人工智能招聘系統為例，這是一種掃描簡歷並確定最合格候選人的好方法——前提是這些候選人是男性。
去年，由於大流行，醫療保健行業受到了考驗，從新藥和醫療設備到供應鏈突破和更好的協作流程，許多創新都煥發出了光彩。 來自行業各個領域的商業領袖找到了加速增長的新方法，以支持共同利益並產生關鍵收入。
我們在電影中看到過他們，我們在書中讀到過他們，我們在現實生活中經歷過他們。 儘管看起來像科幻小說，但我們必鬚麵對事實——面部識別將繼續存在。 該技術正在以動態的速度發展，隨著各行各業湧現的各種用例，面部識別的廣泛發展似乎是不可避免且無限的。
多語言聊天機器人正在改變商業世界。 從早期階段開始，聊天機器人已經走了很長一段路，他們可以提供簡單的一個詞的答案。 聊天機器人現在可以用數十種語言流利地聊天，使企業能夠擴展到更廣泛的全球市場。
